文献

J-GLOBAL ID：201702274820557821   整理番号：17A0312603

パラメータ推定と性能予測のための動的建築物エネルギーモデルの軽量Bayesキャリブレーションにおける線形エミュレータの評価【Powered by NICT】

Assessment of linear emulators in lightweight Bayesian calibration of dynamic building energy models for parameter estimation and performance prediction

著者 (3件)： Li Qi (School of Architecture, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, USA) ,  Augenbroe Godfried (School of Architecture, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, USA) ,  Brown Jason (School of Architecture, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, USA)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 124  ページ： 194-202  発行年： 2016年07月15日 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 建築エネルギーモデルのキャリブレーションは,建物のエネルギー効率診断と改修実践で広く使用されている。Liら(2015)は,動的建物エネルギーモデルのBayesキャリブレーション,線形回帰エミュレータを用いた計算問題を軽減するための軽量手法を提案した。更なる拡張として,本論文では以下の検討を行った。最初に,オリジナルな研究を意図した簡単な文献レビューを提供する。第二に,詳細なキャリブレーション方法論とその数式,メタモデルを用いた予測を説明した。第三に,不確実性の下での予測分布を評価するための新しい性能指標を導入した。第四に,ベンチマークとして標準Bayesキャリブレーション法を用い,異なる複雑性の回帰エミュレータの能力を評価し,事例研究の比較結果を示した。標準Gauss過程エミュレータと比較して,主要効果及び相互作用効果を含む線形回帰エミュレータである解釈と実装の両方ではるかに簡単,キャリブレーションはより迅速に行い,キャリブレーション性能は類似していた。これは光熱費からの毎月の消費と需要データが得られる場合にのみ最も電流改造実践のための高速リスク意識キャリブレーションを実行する能力を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *エミュレータ ,  Gauss過程 ,  文献展望 ,  高速度 ,  ベンチマーク ,  エネルギー監査 ,  *パラメータ推定 ,  不確実性 ,  *線形性 ,  事例研究
準シソーラス用語： 複雑性 ,  性能指標 ,  メタモデル ,  線形回帰 ,  *エネルギーモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： Bayesキャリブレーション ,  動的モデル ,  多重応答 ,  回帰 ,  パラメータ推定 ,  確率的予測 ,  建物のエネルギー ,  改造解析

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (9件)： パラメータ推定 ,  性能予測 ,  建築物エネルギー ,  モデル ,  軽量 ,  キャリブレーション ,  線形 ,  エミュレータ ,  評価